基于人工智能的煤矿安全预警与预测研究

基于人工智能的煤矿安全预警与预测指通过数据的收集、处理和分析,结合各种人工智能算法和模型,实现对煤矿安全的实时监测、预警和预测。这不仅提供了一个全面的安全管理视角,而且有助于煤矿管理人员及早识别潜在的安全风险,采取预防措施并优化煤矿的安全管理策略。文中探讨了煤矿安全预警与预测的关键领域,包括数据收集与处理、人工智能算法与模型选择、事故风险评估与管理、人员定位与行为分析以及智能巡检与设备故障预测,同时分析了这些技术在实际应用中的效果以及对煤矿安全管理的重要意义。     

基于网状关联分析的电力监控网络信息安全智能预警方法

监控预警电力网络信息，动态感知潜在风险，能够有效保证网络安全运行。目前提出的预警方法故障位置定位能力较差，无法实现精准定位，导致预警实时性较低。为了解决上述问题，基于网状关联分析技术研究了一种新的电力监控网络信息安全智能预警方法，采集处理态势数据，在深入理解电力监控网络信息安全态势后，呈现感知结果，根据态势感知结果进行数据融合。深入挖掘网状关联规则，追踪电力网络安全信号，确定安全预警范围，建立关联矩阵，计算信号权重，分析指数变化，根据指数变化定位故障区域，实现安全预警。实验结果表明，基于网状关联分析的电力监控网络信息安全智能预警方法能够在0.5 s内确定故障区域，对于故障点定位准确率普遍在90%以上，具有很强的实时性，能够很好地保证电网正常运行。     

基于全光传输网络智慧运营体系的探究

<正>随着大带宽、高速率、低时延的全光传输网络迅速发展，传输网的运行质量越来越成为维护工作重点，开发“全光传输智慧运营体系”实现传输光网故障自动定位，性能自动巡检等智慧运营能力，提升网络智能化、自动化维护，提高网络稳定性以“提效率、提效益、提质量、提感知、控风险”为目标，解决传输光缆故障缺乏智能预警、智能定位等难题，通过整合全量光缆、设备、告警资源，构建基础数据仓库和AI数据平台，打造跨专业告警关联和资源关联，自主研发“传输网故障智能定位系统”，实现光网故障精准定位，骨干传输网络运行情况一键看全，提升故障调度能力，压缩故障处理时长，实现传输专业智能监控和数字化运维。     

基于深度学习的高校设备设施智能监测预警系统的研究与设计

为解决高校中电梯、泵房、消防设施以及门禁等设备设施运行故障导致的安全隐患问题,通过物联网技术实现高校设备设施的泛在接入,实时采集设备设施的运行状态数据,建立设备设施运行数据中心,利用大数据与深度学习技术实现设备设施的在线监测与实时预警,将监测预警信息发送至管理人员与设备维护人员进行处理,实现设备设施的监测、预警以及处理的自动化流程管理,构建高校设备设施智能监测系统。     

基于智能预警技术的输电线路在线巡视方法

针对常规技术对输电线路在线巡视效率低下、误差率高的问题,提出了基于智能预警技术的输电线路在线巡视方法,设计一套基于5G通信和无线数据通信技术的输电线路在线智能预警系统,通过ARM+DSP双核处理器实现输电线路故障识别。采用无人机技术实现高空输电线路巡检,通过改进型蚁群算法模型实现输电线路故障检测,并设计了故障检测定位技术,利用融入行波定位技术的蚁群算法模型提高了输电线路在线巡视能力。实验表明,方法定位精确、误检率低,具有一定的实际应用价值。     

电网通信网络设备智能巡检体系研究及应用

以提高通信网络巡检效率,规范巡检指标管理,实现网络故障隐患主动发现,建立一体化巡检、故障处理为总体目标,研究符合电网通信网络管理的智能巡检体系,用于指导电网的日常巡检工作,提升全网巡检效率,充分发挥巡检工作效能,实现网络故障与隐患的主动发现,提前排除网络隐患,保障通信网络的稳定运行。     

物联网技术在配电网智能巡检中的应用研究

为了改善配电网巡检故障诊断精度,优化巡检路径,打造智能化巡检模式,文章选取物联网技术作为研究工具,构建智能巡检系统。该系统以智能巡检终端为操控中心,采集现场设备作业状态信息,利用通信层设备,将信息传输至应用层管理中心,实现智能巡检操控。从测试结果来看,该系统巡检故障诊断精准率和故障定位精准度分别为92.3%、95.2%,较传统巡检模式有较大提升,并且其他巡检指标也有所改善。     

基于视频图像的输变电设备外部缺陷检测技术及其应用现状

基于视频图像的电力设备缺陷检测技术是实现电力智慧运维的关键技术之一,可解决电力设备故障自动诊断、主动预警和在线运维中存在的外部缺陷智能识别问题,减少人力资源浪费,提高电力系统巡检智能运维的频率与效率,从而弥补传统输变电设备巡检运维方式的不足。该文详细综述了当前典型的基于视频图像的输变电设备缺陷检测算法及图像处理技术,分析了传统图像处理方法及深度学习方法在电力设备缺陷检测领域应用的优缺点,总结了当前算法应用及开发平台的现状,指出了基于视频图像的输变电设备缺陷检测技术存在的问题,并展望了未来发展方向。     

一种电力隧道巡检管控系统的设计与实现

针对电力隧道巡检对于巡维人员管理控制的需求,提出了一种隧道巡检管控系统。该系统通过无线网络技术实现对用户进行定位与监管,其手持终端利用Android智能手机,基于华为Espace进行二次开发;监控终端采用MySQL数据库,可以实现图片上传、隧道实时监控、签到签退、实时通讯、轨迹回放、故障分类及人员管理等服务。     

基于STM32的变电站巡检机器人系统设计

针对变电站传统人工巡检方式存在工作量大、缺乏系统分析和实时故障分析等缺点,设计了基于STM32芯片的变电站智能巡检机器人,具有自主循迹、智能诊断分析、太阳能充电、机械手臂及时切除故障等功能。详细阐述了硬件结构和软件算法设计方案,研制出巡检机器人样机,并对样机通信系统、控制系统、智能识别诊断系统进行了测试分析。测试结果表明,该巡检机器人系统能够对电力设备进行有效巡检与故障诊断,巡检效率高、安全性可靠,因此具有较高的经济效益和较强的现实意义。     

基于状态监测的预警管理系统研究与应用

将基于监督学习的方法引入到对设备的早期故障预测之中,针对现有预警技术的不足,完善了基于监督学习的预警技术,并提出了快变报警、缓变报警、趋势报警和轴心轨迹报警的报警方式。通过自学习阈值以及针对性的报警策略可以准确地预测报警的发生,并且可以进行有效的故障诊断。在此基础上开发了预警管理系统,该系统能够较好地捕捉到设备的早期故障,并可以对设备的早期故障进行准确的数据分析,对预防和诊断设备故障具有重要的意义。     

基于物联网技术的变压器故障预警及健康诊断系统研究

如何全程化监测变压器的运行状态,并在变压器出现故障时及时发出预警,已成为电力领域非常关注的一大重要课题。物联网技术的发展,为变压器故障预警以及健康诊断提供了强大的技术支持,通过应用物联网技术,不仅可实时化、全程化监测变压器的健康状态,还能降低电力企业的运维成本,从而为其创造更大的经济效益。     

基于ASP的光纤网络故障诊断及维护系统

针对复杂光纤布线网络链路故障查询困难,提出了一种基于ASP技术的光纤布线网络故障诊断方法,将分别存于数据库的监测数据和预存数据进行对比,判断故障并以浏览器终端警告形式显示.通过仿真实验验证了本方法在监测诊断中的有效性,可以改善和提高故障诊断和维护的时间.     

航空电子设备故障诊断技术研究综述

随着电子技术的发展，电子设备组成的复杂化和智能化不断提高，IC芯片制造工艺的不断提高使得VLSI电路的集成密度增加，亦加大了电路故障测试的复杂性和困难度。本文综述了电子电路的通用测试方法和技术，并分析了局限性。详细叙述了刚刚发展起来的基于知识的故障诊断方法，它的应用使对于一个较复杂的电子设备进行准确故障诊断成为可能，并对其发展进行了探讨和展望。     

基于数据融合的开关磁阻发电机故障诊断研究

研究了一种基于D-S证据理论的多证据数据融合决策的开关磁阻发电机(SRG)故障诊断方法。根据SRG电流、电压、转矩三个证据信号进行融合处理,提高了其故障诊断的精确性和可靠性。文章对D-S证据理论在开关磁阻发电机故障诊断中的应用进行了实例分析,结果表明该方法能够有效提高故障诊断精度。     

基于组态监控的设备运行管理系统设计

利用下位机PLC控制的传感器采集数据，所采集的数据经网络传入工控机．由组态监控软件实现各种监控功能。在组态监控语音报警模块启动时．系统采集报警数据进行模糊归一化处理并启动神经网络故障诊断模块快速训练和仿真，及时诊断报警故障。给出了系统的总体设计方案、组态监控通讯原理、神经网络故障诊断模型及整个系统的工作流程。该系统设计已在太钢矿业公司下属尖山铁矿的选矿厂投入运行，应用效果良好。对其它设备运行管理系统的设计也有很好的借鉴作用。     

关于机电系统状态监测与故障诊断的现代技术探讨

故障诊断对于机电系统的运行有着重要的意义,能够随时监测机电系统工作的状态。随着现代科技的不断发展,工业生产过程中会用到越来越多的机电设备,这些设备大多数处于生产加工环节。如果设备工作状态出现了异常,那么将会严重影响设备的生产质量,尤其对于精确加工设备而言,小小的误差可能就会造成产品的报废,这种情况会给企业的生产带来巨大的损失。而故障诊断系统的使用能够对设备的生产状态进行监测,当设备生产过程中机电系统出现问题,那么故障诊断系统将会及时发出警报,并且紧急停止工作。这样能够在最大程度上降低企业的生产损失。如今,故障诊断的研究已经较为成熟,并且随着人工智能技术的发展,越来越多的先进技术不断应用在故障诊断中,比如神经网络技术、深度学习技术等。本文针对故障诊断技术的发展和对于机电系统的意义进行了介绍,并针对故障诊断系统的关键技术进行了分析。     

基于频谱响应特性的集成电路故障预测技术

提出了一种基于频谱响应特性的集成电路故障预测技术,该技术成功实现了数字芯片SP3232E在故障诊断与故障预测中的应用,并验证了其在电子元器件的故障诊断与故障预测上的可行性与有效性.实验结果表明,该方法的故障诊断准确率高达92％以上;该数字器件延时信号经过频谱分析后的相位与其对应的退化率呈单指数函数关系,且随着扫频频率的减小,器件的相位增加,退化率减小,退化率50％ ～ 80％对应的相位区间可定义为器件的故障诊断阈值或预警区间;在低频下相位的变化速度更慢,故该方法在低频下的故障预测误差更小,故障预测精度更高.     

多Agent在远程分布式故障诊断系统中的应用

针对大型装备维修过程的复杂性、安全性及故障诊断的及时性要求，对多Agent技术在远程故障诊断领域的应用作了研究，介绍了多Agent诊断系统的总体结构、组成部分及诊断Agent之间的协作，提出了复杂装备多Agent故障诊断模型。在协同体系结构的基础上，详细讨论了多专家的协同机制及协同诊断方法。仿真和实际数据验证表明，该系统能高效、准确地诊断故障，具有较好的主动性、适应性和交互诊断性，具有一定的应用前景。